如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代 RPA 时代的 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量、变更韧性与维护经济性四个维度衡量 agentic automation 的价值。该框架指出节省的工时并不等于利润，需通过裁员、减少加班或重新部署等机制才能转化为经济价值，并以理赔分诊流程为例给出测算方法。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万家客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条异常与离群点。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 AWS Lambda Durable Functions 自动化 AWS DevOps Agent 调查后的修复流程
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 分析根因并从批准的 Lambda 工具白名单中提出修复方案。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 六周 AI 智能体构建计划：让非工程背景业务人员亲手做出原型
AWS 推出六周结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 和 Amazon Nova 模型构建可运行的 AI 智能体原型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和开源智能体编排框架 Strands Agents 构建了多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，减少 78%。该系统还把手动生命周期操作从 10 多个步骤压缩为 1 次交互（减少 70%），并将冗余告警中位数削减 65%，由三人团队在六个月内交付。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 AgentCore 和 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore 运行时与开源智能体系统 OpenClaw，可搭建具备持久记忆的上下文感知 AI 助手，示例为园艺助手 Sprout。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何帮助客户对齐 ISO/IEC 42005:2025 的负责任 AI 治理
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，说明如何将 AI 系统影响评估整合进企业风险管理体系。该标准覆盖评估全生命周期，Annex D 提供与现有 IT 影响评估流程整合的方法以避免重复，Annex E 提供独立实施模板。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，分别对应身份、容量与可观测性策略，让基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目上下文中使用已批准的加速计算资源。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作方式，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明用第二个模型审查第一个模型的计划、代码和测试能发现遗漏问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可与 AI 智能体共享的双向自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错误 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 提出 canvas 概念：一种运行在 GitHub Copilot 应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 并在本地执行代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力。团队用一个包含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 pull request 做验证。方案将文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何，评论高度按需测量并锚定到文件、行与侧，避免滚动跳动。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分8080 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了其中大部分代码，跨 128 个 PR 增量合入 main。
推荐理由：作者以亲历者身份给出把 43 万行 TypeScript 运行时迁到 Rust 的完整工程数据，可迁移到大规模 Agent 协作开发。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 77 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商将 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库没有测试套件和集中文档。团队先搭建数值对齐测试框架，用自定义解析器生成调用树并调度上百个智能体补文档，再以人工把关的 coder、tester、reviewer 智能体工作流逐模块迁移，首个冲刺完成 30 万行中的 4 万行。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 77 的完整流程，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可直接迁移到其他遗留系统改造。